Čega se ljudi najviše boje u svijetu koji se suočava s nizom ozbiljnih izazova? U istraživanju provedenom u 25 zemalja najvećim prijetnjama današnjice ispitanici smatraju širenje lažnih informacija na internetu, stanje globalnog gospodarstva i terorizam. Medijan od 72 % odraslih u 25 zemalja obuhvaćenih istraživanjem provedenim u proljeće 2025. smatra da širenje lažnih informacija na internetu predstavlja veliku prijetnju njihovoj zemlji (21 % smatra da je riječ o manjoj prijetnji, a 5 % smatra da uopće ne predstavlja prijetnju). U sedam zemalja – Njemačkoj, Nizozemskoj, Poljskoj, Švedskoj, Ujedinjenoj Kraljevini, Sjedinjenim Američkim Državama i Južnoj Koreji – više ljudi smatra prijetnjom širenje lažnih informacija nego bilo koji drugi izazov obuhvaćen istraživanjem.
U Hrvatskoj je 59 % građana zabrinuto da neće moći razlikovati sadržaj koji je stvorila umjetna inteligencija (AI) od sadržaja koji je stvorio čovjek, a čak 70 % njih zabrinuto je da će AI utjecati na javno mnijenje kroz lažne vijesti, dezinformacije i zlonamjerne manipulacije. Treću godinu zaredom, hrvatski građani sudjelovali su u nacionalnom istraživanju o percepciji umjetne inteligencije (AI), a rezultati jasno pokazuju; svijest o umjetnoj inteligenciji raste, ali povjerenje u njezinu primjenu još uvijek ozbiljno zaostaje. Istraživanje je proveo tim znanstvenika pod vodstvom izv. prof. dr. sc. Roberta Kopala, uz suradnju izv. prof. dr. sc. Krešimira Žnidara i dr. sc. Darije Korkut, a realizirala ga je tvrtka Prizma CPI u rujnu 2025. godine, na reprezentativnom uzorku od 2.500 punoljetnih građana. Organizator i pokrovitelj istraživanja je Sveučilište Algebra Bernays.
Povjerenje u medije i paradoks percepcije vjerodostojnosti
Hrvatska je među zemljama koje su zabilježile najveći pad povjerenja u vijesti u odnosu na Reutersovo mjerenje, s 45 % u 2021. na 38 % u 2022. godini. Na isto pitanje s odmakom od nekoliko godina – u 2025. godini – dobili smo sljedeće rezultate: nisko povjerenje u vijesti i slab interes za njih usko su povezani s „izbjegavanjem“ (eng. avoidance), sve izraženijim izazovom u okruženju obilježenom velikim izborom informacija, gdje su vijesti često uznemirujuće na različite načine. Izbjegavanje je najizraženije u Bugarskoj (63 %), Turskoj (61 %), Hrvatskoj (61 %) i Grčkoj (60 %). Najniže je u nordijskim zemljama te u Tajvanu (21 %) i Japanu (11 %).
RH je na samom dnu (9 %) po udjelu onih koji navode da im je vrlo ili donekle ugodno da se vijesti kreiraju uglavnom pomoću umjetne inteligencije, uz određeni ljudski nadzor. Dakle, ogromnoj većini građana RH to uopće nije fora.
Kako izdavači nastoje diversificirati izvore prihoda i dalje se suočavaju s poteškoćama u rastu svojih digitalnih pretplatničkih poslovnih modela. U skupini od 20 razvijenijih zemalja udio onih koji plaćaju bilo kakve online vijesti ostaje stabilan na 18 %, pri čemu je većina i dalje zadovoljna besplatnim sadržajem. Norveška (42 %) i Švedska (31 %) imaju najveći udio pretplatnika, dok u SAD-u elektronička izdanja plaća 20 % korisnika. Nasuprot tome, za online vijesti u Grčkoj i Srbiji plaća 7 % ispitanika, a u Hrvatskoj samo 6 %. Bacimo pogled na udio onih (Europa) koji navode da im je vrlo ili donekle ugodno da se vijesti proizvode na sljedeće načine:
- uglavnom umjetna inteligencija uz određeni ljudski nadzor: 15 % ugodno prema 46 % neugodno
- uglavnom ljudi uz određenu pomoć umjetne inteligencije: 30 % ugodno prema 27 % neugodno.
U zanimljivom istraživanju Prizme CPI provedenom prije nekoliko godina na reprezentativnom uzorku samo 13 % građana RH izjavilo je da vjeruje medijima, a njih 42,8 % da ne vjeruje. Slijede ostali rezultati:
- Čitate li prije pozitivne ili negativne objave u medijima? Pozitivne je odgovorilo 35,9 %, a negativne 25,1 %.
- Ima li više pozitivnih ili negativnih objava u medijima? Pozitivnih je odgovorilo 8,5 %, a negativnih 78 %.
- Odgovara li omjer pozitivnih i negativnih medijskih objava stvarnom omjeru? Da je odgovorilo 22,2 %, a ne 64,9 %.
- Utječu li objave na privatne odluke onih koji ih prate? Da je odgovorilo 40,2 %, a ne 17,9 %.
- Utječu li objave na poslovne odluke onih koji ih prate? Da je odgovorilo 38,9 %, a ne 17,9 %.
- Utječu li objave na političke odluke onih koji ih prate? Da je odgovorilo 42,0 %, a ne 22,8 %.
- Imaju li jači utjecaj pozitivne ili negativne objave? Pozitivne je odgovorilo 14,1 %, a negativne 71,7 %.
- Koliko često nailazite na objave ili informacije za koje vjerujete da pogrešno prikazuju stvarnost ili su u potpunosti lažne? Čak 75,2 % ispitanika odgovorilo je svakodnevno do tjedno.
- Koliko ste sigurni u svoju sposobnost prepoznavanja objava ili informacija koje pogrešno prikazuju stvarnost ili su u potpunosti lažne? Oko 85 % ispitanika u potpunosti je ili donekle sigurno.
E sad, iako njih tri četvrtine vrlo često nailazi na pogrešne ili lažne informacije, istovremeno gotovo nitko ne želi plaćati za pristup sadržaju online vijesti. Za to postoje 2 moguća razloga: ili mislimo da smo dovoljno vješti u prepoznavanju pogrešnih i lažnih informacija ili „ionako ne vjerujemo medijima“. Oba se razloga spominju u odgovorima.
Strukturne pristranosti AI sustava i problemi atribucije
Postavlja se pitanje može li AI unaprijediti naše informacijsko okruženje.
Činjenica jest da AI ubrzano transformira naše informacijsko okruženje te postaje novi prolaz kroz koji javnost pristupa vijestima. Već sada 24 % ljudi navodi da svaki tjedan koristi AI za traženje informacija, dok se Googleovi AI Overviews pojavljuju u sve većem broju pretraživanja, dosežući 2 milijarde korisnika mjesečno.
AI se sve češće koristi kao tražilica. Čak 74 % građana koristi AI alate za prikupljanje novih ili teško dostupnih informacija. Na drugom mjestu je prevođenje teksta (69 %), a na trećem pisanje (56 %). No, dok prva 2 razloga korištenja imaju rastući trend, pisanje ima padajući trend. To ukazuje na činjenicu da se manje trudimo pisati te da je dovoljno pronaći informaciju i prevesti ju. Orwel je jako lijepo sažeo mogući zaključak: „Ako ljudi ne mogu dobro pisati, ne mogu ni dobro razmišljati, a ako ne mogu dobro razmišljati, drugi će razmišljati umjesto njih.“
U eksperimentu koji testira učinkovitost četiriju AI alata na 100 nasumično generiranih upita o vijestima analizirano je više od 2.500 poveznica. Na temelju tog eksperimenta i povezanog šireg istraživanja utvrđeno je sljedeće: AI se oslanja na uzak krug istaknutih medijskih brendova, pri čemu najčešće citirani izvor čini 34 % svih novinarskih izvora u AI odgovorima, a svaki alat snažno se koncentrira na samo jednu medijsku kuću.
Najpouzdanija britanska informativna kuća – BBC, pojavljuje se samo u polovici odgovora AI alata. ChatGPT i Google Gemini odgovaraju bez pozivanja na BBC. Pojednostavljeno, 59 % odraslih u UK koristi BBC kao izvor vijesti, no ChatGPT i Gemini navode BBC u 0 % svojih odgovora. Istovremeno, Google AI Overviews i Perplexity naizgled i dalje koriste BBC-jev sadržaj unatoč prigovorima BBC-ja. Treba znati da BBC blokira prikupljanje podataka za potrebe umjetne inteligencije (tzv. AI scraping) pa ga AI alati jednostavno ignoriraju ili ga pogrešno prikazuju putem sekundarnih izvora.
AI stvara nove dobitnike i gubitnike, pri čemu svaki AI alat na različite načine i iz različitih razloga daje prednost pojedinim medijskim brendovima, čime se diktiraju preferencije medijskih kuća drugačije od onih koje su trenutačno najpopularnije u britanskoj javnosti.
Ovdje se otvara i pitanje kako financijski odnosi između AI kompanija i medijskih brendova utječu na odgovore AI-ja. Ako se licencirane publikacije češće pojavljuju u odgovorima, postoji rizik da manji i lokalni mediji budu potisnuti jer je manje vjerojatno da će sklopiti ugovore s AI kompanijama. Način na koji AI odabire izvore može se promijeniti preko noći, s potencijalno značajnim posljedicama za informacije koje se prikazuju korisnicima.
Odgovori AI-ja ne nude potrebnu razinu transparentnosti, niti izbor korisnicima koji bi im omogućio razumijevanje i oblikovanje informacija koje konzumiraju. Stoga postoji visok rizik da će korisnici odgovore koje daje AI prihvaćati kao činjenice, bez razmatranja načina na koji su informacije odabrane i strukturirane.
Informacijska pismenost, kritičko mišljenje i kritičko ignoriranje
S obzirom na veliku količinu vijesti koje se danas objavljuju na internetu, sposobnost procjene vjerodostojnosti online vijesti postala je nužna.
Samo za ilustraciju, New York Times (NYT) izradio je kviz u svrhu testiranja sposobnosti razlikovanja tekstova koje je napisala umjetna inteligencija od djela autora poput Cormaca McCarthyja ili Hilary Mantel. Tehnološki kolumnist NYT-a Kevin Roose na platformi X objavio da je čak 54 % sudionika kviza preferiralo ulomke koje je napisala umjetna inteligencija.
Iako postoje brojna istraživanja o lažnim vijestima i alatima za njihovo prepoznavanje, relativno je malo radova koji se usredotočuju na ulogu informacijske pismenosti u pomaganju ljudima da kritički pristupaju online informacijama i vijestima.
Kritičko mišljenje, kao ključni preduvjet informacijske pismenosti, omogućuje kritičko suočavanje s online sadržajem, primjerice traženjem dokaza koji podupiru određene tvrdnje te procjenom uvjerljivosti iznesenih argumenata.
Provedeno je istraživanje koje je imalo za cilj ispitati trenutačno stanje znanja o primjeni kritičkog mišljenja u prepoznavanju lažnih vijesti. U tu svrhu, proveden je sustavni pregled literature (SLR) koji je identificirao 22 relevantna istraživanja. Iako su se neka od tih istraživanja odnosila na informacijsku pismenost, samo su se tri izričito bavila kritičkim mišljenjem kao sredstvom za prepoznavanje lažnih vijesti. Istraživanja koja su se bavila kritičkim mišljenjem istaknula su ga kao ključnu vještinu za prepoznavanje lažnih vijesti. Njihova je preporuka da se informacijska pismenost uključi u obrazovne institucije, osobito s ciljem poticanja razvoja kritičkog mišljenja.
Neki autori preporučuju kritičko ignoriranje (eng. critical ignoring) kao strategiju i novu mentalnu naviku za izbjegavanje kognitivne preopterećenosti i zaštite pažnje. Nekvalitetne i neistinite informacije iz online izvora često otimaju našu pažnju, a sposobnost smislenog strateškog filtriranja određenih autora i izvora trebalo bi postati i dijelom digitalne informacijske pismenosti.
U informacijskim ekosustavima visoke gustoće prosudba se često ne zaustavlja kada je odgovor provjeren, nego kada zvuči jezično uvjerljivo. Tečnost izraza postaje kognitivno pravilo zaustavljanja: ne zato što jamči istinitost, nego zato što smanjuje percipirani trošak sumnje. U takvom okruženju kritičko mišljenje ne osporava se očito, nego potiho postaje suvišno. Odgovori dolaze prije pitanja, koherentnost prethodi razumijevanju, a sam jezik preuzima ulogu epistemološkog posrednika.
Posljedica nije dezinformacija u tradicionalnom smislu, nego suptilnije stanje: pojedinci ne prestaju misliti, nego prestaju provjeravati. To je temeljni mehanizam epistemije – iluzije znanja proizvedene tečnim i uvjerljivim objašnjenjima koja zaobilaze napor prosudbe. Kao rezultat toga, ključna vještina više nije akumulacija informacija niti prepoznavanje pojedinačnih neistina, nego sposobnost prepoznavanja trenutka u kojem je proces prosuđivanja prerano prekinut. Kritičko ignoriranje, u tom smislu, nije izoliranje od informacija, nego svjesno ponovno uvođenje kognitivnog otpora u okruženja osmišljena tako da ga uklone.
Društvene mreže i percepcijska distorzija
A što je s društvenim mrežama? Što su korisnici aktivniji na društvenim mrežama, to su politički polariziraniji. Stavovi tih izrazito aktivnih korisnika ispunjavaju naš newsfeed iako oni nisu reprezentant većine građana, koji su znatno manje polarizirani Oni čak ne predstavljaju ni većinu korisnika društvenih mreža. Time se stvara iskrivljena percepcija društvenih normi i stereotipa te proizvodi efekt „smiješnog ogledala“ (eng. funhouse mirror effect). Ova tema “zaslužuje” zaseban članak.
AI u novinarstvu i profesijama pisanja
Upotreba umjetne inteligencije u američkim novinama raširena je, neujednačena i rijetko se transparentno otkriva. Umjetna inteligencija ubrzano transformira novinarstvo, no razmjeri njezine uporabe u objavljenim novinskim člancima još uvijek nisu potpuno jasni. Stoga je analiziran opsežan skup podataka koji obuhvaća 186.000 članaka iz online izdanja 1.500 američkih novina objavljenih tijekom ljeta 2025. godine.
Koristeći Pangram, napredni alat za detekciju AI sadržaja, utvrđeno je da je približno 9 % novo objavljenih članaka djelomično ili u potpunosti generirala umjetna inteligencija. Uporaba AI-ja neravnomjerno je raspoređena: češće se pojavljuje u manjim, lokalnim medijima, u određenim tematskim područjima poput vremena i tehnologije te unutar pojedinih vlasničkih struktura.
Također je analizirano 45.000 komentara i kolumni iz Washington Posta, New York Timesa i Wall Street Journala te je utvrđeno da je 6,4 puta vjerojatnije da sadrže AI-generirani sadržaj nego novinarski članci iz istih publikacija, pri čemu su mnogi tekstovi označeni kao potencijalno AI-generirani potpisani imenima istaknutih javnih osoba.
Unatoč toj raširenosti, uporaba AI-ja rijetko se transparentno navodi. Ručna analiza stotine članaka označenih kao generirani AI-jem otkrila je samo pet slučajeva u kojima je uporaba AI-ja bila jasno naznačena.
Općenito, rezultati analize ukazuju na žurnu potrebu za većom transparentnošću i ažuriranjem uredničkih standarda vezanih uz uporabu umjetne inteligencije u novinarstvu kako bi se očuvalo povjerenje javnosti.
U svim profesijama vezanim uz pisanje 61 % ljudi koristi AI alate. Tri od četiri profesionalna autora navode da im umjetna inteligencija povećava produktivnost. Među autorima koji AI koriste za najširi raspon zadataka, njih čak 92 % smatra da su produktivniji, a 59 % navodi da postižu kvalitetnije rezultate.
Profesionalni autori koji najčešće koriste AI imaju u prosjeku 47.000 dolara veće prihode od onih koji ga ne koriste. Oni koji ga ne koriste doživljavaju AI kao prijetnju – 89 % njih strahuje da će korporativni čelnici zamijeniti pisce umjetnom inteligencijom. Samo 3 % onih koji ne koriste AI smatra da je umjetna inteligencija pozitivna sila za profesiju.
Osam od deset profesionalaca koji se bave pisanjem zabrinuto je da umjetna inteligencija pridonosi jednoličnom i nezanimljivom pisanju.
Korisnici i ne-korisnici AI-ja dijele ozbiljne zabrinutosti. Devet od deset ispitanika brine zbog mogućnosti da umjetna inteligencija „halucinira“, odnosno generira činjenične pogreške.
Također, 81 % ispitanika zabrinuto je zbog toga što se AI-generirani tekst trenira bez dopuštenja na sadržaju zaštićenom autorskim pravima.
Osim toga, količina članaka generiranih umjetnom inteligencijom nadmašila je količinu članaka koje su napisali ljudi, a koji se objavljuju na internetu. Unatoč velikoj prisutnosti AI-generiranih članaka na webu, u zasebnom istraživanju prikazano je da se takvi članci uglavnom ne pojavljuju u rezultatima Googlea i ChatGPT-ja. Pritom nije istraženo pojavljuju li se AI-generirani članci proporcionalno u stvarnom korištenju među korisnicima.
Istraživanje nije analiziralo učestalost članaka koje je generirala umjetna inteligencija, a potom uredio čovjek i moguće je da su takvi hibridni tekstovi još rašireniji.
Očekivano, analiza je pokazala nagli porast broja članaka generiranih umjetnom inteligencijom koji se poklopio s objavom ChatGPT-ja: s otprilike 10 % krajem 2022. na više od 40 % do 2024., nakon čega je rast usporio i nastavio se stabilnijim tempom.
To je u skladu sa nalazima znanstvenog rada objavljenog 2024. godine: „Hoćemo li ostati bez podataka? Granice skaliranja velikih jezičnih modela temeljene na ljudski generiranim podacima.“
Istražena su potencijalna ograničenja skaliranja velikih jezičnih modela (LLM) koja proizlaze iz dostupnosti javno dostupnih tekstova koje su generirali ljudi.
Nalazi upućuju na to da će, ako se postojeći trendovi razvoja LLM-ova nastave, modeli između 2026. i 2032. biti trenirani na skupovima podataka približno jednakima ukupnoj količini dostupnog javnog teksta koji su proizveli ljudi ili čak i ranije ako modeli budu pretjerano trenirani (eng. overtrained).
Iako je sve očitije da internet postaje zasićen sadržajem koji stvaraju veliki jezični modeli generativne umjetne inteligencije, precizno mjerenje razmjera tog fenomena pokazalo se izazovnim.
Analiza učestalosti određenih ključnih riječi koje se često pojavljuju u tekstovima generiranima putem ChatGPT-ja mogu se učinkovito koristiti za procjenu prisutnosti sadržaja generativnog AI-ja na internetu.
Nalazi upućuju na to da najmanje 30 % teksta na aktivnim web-stranicama potječe iz AI-generiranih izvora, pri čemu bi stvarni udio mogao biti bliži 40 %.
Još jedan koncept – kolaps modela (eng. model collapse) – sve se češće dovodi u kontekst generativne umjetne inteligencije, a odnosi se na pogoršanje performansi generativnih modela koji se treniraju na sadržaju koji je generirala sama umjetna inteligencija. Dakle, AI modeli doživljavaju kolaps kada se treniraju na rekurzivno generiranim podacima. Također, utvrđeno je da neselektivna uporaba sadržaja generiranog modelima u procesu treniranja uzrokuje nepovratne nedostatke u dobivenim modelima, pri čemu nestaju rubni dijelovi izvorne distribucije sadržaja.
Transformacija poslovnog modela novinarstva
Umjetna inteligencija transformira medijski ekosustav. Novi esej koji potiče na razmišljanje, autorice Shuwei Fang, tvrdi da bi to mogla biti dobra vijest. Članak istražuje kako bi generativna umjetna inteligencija mogla iznova oblikovati poslovni model medija kroz četiri temeljne promjene: od oskudice prema obilju; od ljudske publike prema strojnoj publici; od članaka prema „fluidnim“ informacijama te od pažnje prema namjeri.
„Sve što opisujem vjerojatno zvuči zastrašujuće većini medijskih lidera, koji bi ovo mogli shvatiti kao prijetnju izumiranjem“, piše Fang.
„Mislim da griješe; ili su barem samo djelomično u pravu. Trenutačni model umire. No vjerujem da se u novom modelu tržište za ono što novinarstvo radi neće smanjiti. Moglo bi se čak proširiti, i u pogledu toga tko ga treba i u pogledu onoga što ono može biti.”
S obzirom da se prikazani rizici već ostvaruju i počinju narušavati pouzdane tokove informacija, mogli bismo propustiti priliku da AI postane pozitivna snaga unutar medijskog ekosustava.
U ovom tekstu pisali smo o izazovima. U sljedećem ćemo pisati o mogućim rješenjima.
Ovaj tekst nije generirao AI.
